Abril del 2002.

1. PROGRAMA DE FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS EN GUANAJUATO PARA LA IMPLEMENTACION DE UN SISTEMA ESTATAL DE PREDICCION DE COSECHAS. Abril del 2002. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

2. PRODUCTORES INTRODUCCIÓN En el estado de Guanajuato, el INIFAP inició, con el apoyo de SAGARPA, la Secretaría de Desarrollo Agropecuario, SDA y la Fundación Guanajuato Produce A.C., la implementación de un sistema estatal de predicción de cosechas con el fin de generar información precisa y oportuna para apoyar las decisiones técnicas, administrativas y de apoyo a la agricultura, desde el nivel de productor, hasta los tomadores de decisiones al nivel regional. Para ello, se diseñó un programa de capacitación de un grupo de jóvenes profesionales de la agronomía y la informática el cual contempla el manejo de datos de clima, suelo y planta; metodologías para la toma de muestras del crecimiento y desarrollo de cultivos y la aplicación de herramientas como elmodelaje dinámico y los sistemas de información geográfica. El INIFAP ha desarrollado tecnología propia en estas áreas y opera actualmente un programa nacional y un laboratorio central de predicción de cosechas. Hasta ahora, este programa había funcionado bajo un esquema centralizado, en el cual los investigadores de los diferentes estados se concretaban a proveer los datos para que las estimaciones del rendimiento y volumen de cosechas se realizaran en el laboratorio central, emitiéndose reportes dirigidos a la alta dirección de SAGARPA. Actualmente este programa nacional brinda el apoyo necesario a los estados para que se formen bases de recursos humanos que puedan establecer y operar sistemas de predicción de las cosechas en cada entidad. El estado de Guanajuato cuenta con los elementos para ser considerado como piloto en esta nueva etapa del proyecto, pues en esta entidad se cuenta con antecedentes muy importantes en cuanto al uso de las metodologías de sensores remotos (Soria, 1999) y el desarrollo de modelos de simulación dinámica (Quijano y colaboradores, 1998), para la estimación de rendimientos y el volumen de cosechas en diferentes cultivos. El presente documento describe en forma muy resumida los resultados obtenidos en los primeros 5 meses de operación de este programa en Guanajuato. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

3. PROGRAMA DE CAPACITACION Con el propósito de contar con los elementos para llevar a cabo un trabajo cada vez más preciso, el programa de capacitación consideró tres áreas fundamentales: • Metodología para la caracterización de zonas agrícolas • Metodología de Monitoreo de los Cultivos • Metodologías para el procesamiento de la información (Laboratorio). Metodología para la caracterización de zonas agrícolas La capacitación en metodologías para la caracterización de zonas agrícolas, es de suma importancia para ir mejorando la precisión de estos estudios al identificar zonas con diferente potencial de producción y utilizar esta información como criterio para seleccionar las áreas de muestreo. Los componentes de esta metodología son: • Generación y actualización permanente de un sistema de información Planta-Suelo-Clima • Identificación de zonas agrícolas • Caracterización climática • Caracterización por suelo • Cálculo de las distribuciones de probabilidad para el rendimiento en cada ARH por Clima y Suelo usando modelos de simulación. 1.1. Generación y actualización permanente de un sistema de información Planta-Suelo-Clima La base de este sistema es el modelo de simulación MSPEC (Modelo de Simulación del Potencial Ecológico de los Cultivos), el cual permite calcular la producción diaria de materia seca de maíz, sorgo, trigo y cebada, tanto bajo condiciones de producción potencial, como de limitación de humedad. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

4. Sierras (No Agricola) Mesetas (Temporal) Lomerios (Temporal) Valle (Riego) Lanura (Riego) Este modelo requiere de la integración de una base de datos de Clima a nivel diario considerando los siguientes parámetros: Temperatura máxima Temperatura mínima Precipitación Evaporación Radiación Solar Adicionalmente se requiere conformar una base de datos con los parámetros fisiológicos y fenológicos (caracterización), de los Genotipos sobresalientes en la Región. Estos parámetros incluyen: • Edad fisiológica en función de Unidades Calor • Patrón de distribución de la Materia Seca en función de Edad Fisiológica • Area foliar específica en función de Edad Fisiológica. 1.2. Identificación de las Zonas Agrícolas. El propósito de esta fase consiste en obtener la delimitación de las áreas cuyo uso del suelo es predominantemente agrícola. Para ello se hace acopio de la cartografia tematica del estado impresa a escala 1:250,000 y 1:50,000 sobre Uso del suelo, y Regiones Fisiográficas. A partir de la sobreposición de esta información se generan mapas donde se delimitan las Zonas Agrícolas y las Sierras. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

5. 1.3. Caracterización climática. En esta etapa se obtiene la delimitación de las áreas homogéneas en cuanto a condiciones de Clima, y para conseguirlo es necesario ubicar geográficamente las estaciones climatológicas que cuentan con una serie de datos históricos de 10 o más años. Una vez ubicadas las estaciones que cumplen con los requisitos mencionados, se asigna a cada estación un área de influencia utilizando el metodo de Polígonos de Thiesen. Una vez obtenidas las Areas de Respuesta Homogénea (ARH) por clima se sobreponen a éstas, las Areas de Serranías y se corrigen los polígonos. Areas de Influencia de Estaciones climatológicas en el Edo de Guanajuato 1.4. Caracterización por suelo. En lo que se refiere a la caracterización por suelos el trabajo consiste en ubicar en un mapa los diferentes tipos de suelo que existen en el área agrícola, obtener, de la síntesis geográfica, la descripción de los perfiles representativos de las unidades predominantes y crear una base de datos en hoja de cálculo con las propiedades hidráulicas que permiten alimentar el modelo MSPEC para estimar el balance de humedad a nivel diario. El mapa con los diferentes tipos de suelo se sobrepone a los de los anteriores temas para formar las ARH por Clima y Suelo de las zonas agrícolas del estado. Areas de de Respuesta Homogénea por Clima y Suelo en el Edo de Guanajuato Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

6. San Felipe Ocampo Sn Diego de la Unión Victoria Sn Luis de la Paz Xichu Atargea Dolores Hidalgo Sta. Catarina León Dr. Mora Tierra Blanca Sn José Iturbirde Purisima del Rincón Guanajuato Sn Fco del Rincón Silao Allende Romita Comonfort Cd. Manuel Doblado Irapuato Juventino Cuerámaro Salamanca Celaya Ap.el Gde Pueblo N. Villagran Abasolo Ap. el Alto Cortazar Valle de Stgo Pénjamo Huanímaro Jaral Tarimoro Salvatierra Yuriria Jerécuaro Coroneo Sgo. M Uriangato Moroleón Acámbaro Tarandacuao 1.5. Cálculo de las distribuciones de probabilidad para el rendimiento en cada ARH por Clima y Suelo usando modelos de simulación. Una vez que se cuenta con la caracterización física de la región bajo estudio, se procede a estimar el potencial de producción del cultivo en cada condición de clima y suelo para poder delimitar las regiones con base en criterios de productividad y/o de probabilidad de siniestros. El procedimiento en esta etapa implica la definición de una serie de condiciones y supuestos respecto a los sistemas de producción, los cuales tienen que ver con la condición de humedad, el genotipo, la fecha de siembra, etc. Esta información se utiliza para alimentar el MSPEC, el cual se corre para cada ARH por Clima y Suelo, considerando la fecha de siembra y el genotipo predominantes en la región y utilizando la serie histórica de datos de cada estación climatológica. Los rendimientos para cada ARH por Clima y Suelo correspondientes a los años de la serie histórica se ordenan y se clasifican de menor a mayor, obteniéndose las frecuencias relativas para cada grupo de rendimientos.A partir de esta información se generan las distribuciones acumulativas de probabilidad para el rendimiento y se selecciona un nivel de probabilidad acumulada del 80 % para delimitar las zonas productivas del estado con base en el rendimiento potencial. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

7. Metodología de monitoreo de cultivo La capacitación en metodología para el monitoreo de cultivos tiene como fin el preparar a los técnicos que se encargan de llevar a cabo los muestreos de campo, haciendo énfasis en la oportunidad y la precisión con que éstos deben efectuarse para obtener la representatividad de una zona agrícola En el ciclo P-V 2001, se llevaron a cabo los trabajos de monitoreo de los cultivos de maíz y sorgo; y en el ciclo O-I 2001-2002 se trabaja con trigo y cebada. El primer paso consiste en identificar, dentro de las diferentes zonas productivas, áreas compactas en donde el cultivo predomine en un 80% para delimitar polígonos que comprendan una superficie mínima de 300 ha. Para ello se cuenta con un equipo GPS (Global Positioning System), el cual permite determinar con precisión las coordenadas geográficas de cada vértice del polígono, dentro del cual se determina la gama de condiciones diferentes que prevalecen de acuerdo con factores como lafecha de siembra, la densidad de población y el manejo agronómico en general, señalándose los lotes que representan diferencias palpables en cuanto a los factores mencionados. En dichos lotes se lleva a cabo la medición del Indice de Area Foliar, IAF en la etapa de inicio de la floración, ya que es en este período cuando existe una mayor correlación entre el IAF y el rendimiento final. Los valores del IAF se utilizan para alimentar el modelo MSPEC, simular el curso del período de llenado de grano y estimar el rendimiento final. El muestreo de IAF se lleva a cabo buscando las parcelas representativas dentrodel bloque y los sitios representativos al interior de las parcelas. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

8. Sup. ha V.T.P. Ton. 10,600 128,154 11,028 109,949 31,379 275,193 19,504 N.D. 2.1 Medición del Indice de Area Foliar Para estimar volumen de cosecha, se utiliza información procedente de parcelas de productores, datos de las estaciones climáticas automatizadas y estadísticas locales, además de aplicar el modelo de simulación MSPEC. Para ello se utilizaun procedimiento que permite estimar el rendimiento de los cultivos a través delamediciónde variables como el Indice de Area Foliar, y otras variables que son medidas en campo sin tener que cortar partes vegetativas de las plantas. La aplicación de modelos de simulación y funciones de producción permitien hacer una estimación de los rendimientos esperados de estos cultivos. 2.2 Estimación de rendimiento Al inicio del ciclo, se hace una estimación del rendimiento con base solamente en la fecha de siembra, el tipo de suelo y datos históricos de clima. El muestreo de IAF permite corregir la estimación inicial y aproximarse con mayor precisión al rendimiento final del cultivo. Los datos puntuales se extrapolan a escala regional utilizando la delimitación de zonas agricolas basada en el rendimiento potencial. De este modo es posible estimar el volumen total de producción para las zonas productivas más importantes del estado. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

9. San Felipe Ocampo Sn Diego de la Unión Sn Luis de la Paz Xichu Victoria Atargea Dolores Hidalgo Sta. Catarina León Dr. Mora Tierra Blanca Sn José Iturbirde Purisima del Rincón Guanajuato Sn Fco del Rincón Silao Allende Romita Comonfort Cd. Manuel Doblado Irapuato Juventino Cuerámaro Salamanca Celaya Ap.el Gde Pueblo N. Villagran Abasolo Pénjamo Ap. el Alto Cortazar Valle de Stgo Huanímaro Jaral Tarimoro Salvatierra Yuriria Jerécuaro Coroneo Sgo. M Uriangato Moroleón Acámbaro Tarandacuao El dato de superficie sembrada en el ciclo se obtiene actualmente de las cifras oficiales de SAGARPA, las cuales se van corrigiendo conforme avanza el ciclo. El pronóstico final se emite con un anticipación de al menos 1 mes y medio a la cosecha. SUP. ha V.T.P. Ton. 47,159 462,629 59,848 595,547 12,479 N.D. Finalmente el procedimiento para la estimación puntual de las cosechas contempla una etapa de verificación de resultados, la cual implica regresar a los sitios donde se obtuvo el IAF y llevar a cabo muestreos de rendimiento. Estos datos se comparan con las estimaciones realizadas mediante el modelo de simulación MSPEC. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

10. San Felipe Ocampo Sn Diego de la Unión Sn Luis de la Paz Xichu Victoria Atargea Dolores Hidalgo Sta. Catarina León Dr. Mora Tierra Blanca Sn José Iturbirde Purisima del Rincón Guanajuato Sn Fco del Rincón Silao Allende Romita Comonfort Cd. Manuel Doblado Irapuato Juventino Cuerámaro Salamanca Celaya Ap.el Gde Pueblo N. Villagran Abasolo Pénjamo Ap. el Alto Cortazar Valle de Stgo Huanímaro Jaral Tarimoro Salvatierra Yuriria Jerécuaro Coroneo Sgo. M Uriangato Moroleón Acámbaro Tarandacuao 3 2.3 Volumen de produccion de grano de sorgo en condiciones de riego en Guanajuato La caracterización de las zonas agrícolas permitió identificar tres áreas de estudio por niveles de producción de sorgo, siendo las regiones 1 y 2 (ver mapa) donde se obtuvieron resultados directos de campo, después se hizo un comparativo con los datos proporcionados por SAGARPA, donde se encontró una diferencia de 30,700 ton entre lo pronosticado y lo real. La región 3 no fue analizada, por presentar una menor superficie y una mayor dispersión del cultivo. PREDICCIÓN DE COSECHA DE SORGO DE RIEGO VOLUMEN DE PRODUCCIÓN 2 1 Región Predicción al 22 de No se consideró 462,629.7 ton 595,547.4 ton septiembre del 2001 Datos oficiales de 500,475.0 ton 527,001.0 ton 123,129.0 ton SAGARPA a enero del 2002 Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

11. San Felipe Ocampo Sn Diego de la Unión Sn Luis de la Paz Victoria Xichu Atargea Sta. Catarina Dr. Mora Dolores Hidalgo León Tierra Blanca Sn José Iturbirde Guanajuato Sn Fco del Rincón Silao Allende Romita Comonfort Cd. Manuel Doblado Irapuato Juventino Cuerámaro Ap.el Gde Salamanca Villagran Celaya Pueblo N. Abasolo Cortazar Ap. el Alto Valle de Stgo Pénjamo Jaral Huanímaro Tarimoro Salvatierra Yuriria Jerécuaro Coroneo Uriangato Sgo. M Moroleón Acámbaro Tarandacuao 1 2 3 2.4 Volumen de produccion de grano de cebada en condiciones de riego en Guanajuato para el ciclo O-I 2001-2002 Para el ciclo O-I 2001-2002, la caracterización de las zonas agrícolas también permitió identificar tres áreas de estudio por niveles de producción de cebada. En las regiones 1 y 2 (ver mapa) se realizaron muestreos en campo, que junto con el dato oficial de superficie proporcionado por la SAGARPA, permitió realizar la predicción de cosechas al mes de marzo. La región 3 no se consideró, porque el dato de superficie sembrada era pequeña, además de presentar una mayor dispersión del cultivo. Purisima del Rincón PREDICCIÓN DE COSECHA DE CEBADA DE RIEGO AL 8 DE MARZO DEL 2002 Región No se consideró Volumen de producción 101,556.3 ton 54,123.95 ton 17,080 ha 8,103.7 ha Superficie sembrada* 2096 ha Rendimiento Promedio 5,945 ton/ha 6,679.08 ton/ha No se consideró * Fuente SAGARPA 2002 Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

12. Operación del modelo EPIC Operación del sistema DSSAT Operación del modelo MSPEC Manejo del software IDRISI y MAPINFO Elaboración de cartografía temática Manejo de software para imágenes de satélite Procesamiento de imágenes de satélite Metodologías para el procesamiento de la información Actualmente el Programa de Capacitaciónen metodologías para procesamiento de información contempla la realización de talleres de entrenamiento en el manejo de modelos de simulación, sensores remotos y sistemas de información geográfica, para los cuales se cuenta con el apoyo de prestigiados especialistas del INIFAP en estos temas. Estos talleres permitirán elevar la precisión y confiabilidad de los pronósticos, además de que se desarrollará la capacidad en el estado para llevar a cabo estos procesos localmente. Entre otros temas de capacitación relacionados con el manejo de información para propósitos de caracterización de regiones y análisis del sistema planta-suelo-clima, se han contemplado los siguientes: Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

13. PERSPECTIVAS La visión a futuro del programa de predicción de cosechas es lograr la adopcion del sistema de información por parte de los productores, de tal forma que este se convierta en una herramienta para la toma de decisiones, permitiendo de esta manera mejorar su proceso de producción, al identificar aquellos factores que afectan mayormente el rendimiento. Con la participación de los productores, la resolución de la predicción de cosechas se podrá bajar hasta un nivel de parcela. Se pretende además que esta información sirva a las organizaciones y/o grupos de productores para la validación de tecnologías y para la definición de zonas con CORTAZAR JARAL Ortofoto Digital “La Mocha”, Cortazar, Gto. rendimientos similares y de esta maneralas instituciones de aseguramiento diseñen esquemas adecuados a las características de cada área. De igual manera esto ayudara a realizar el pronóstico de Predicción de Cosechas a nivel estatal, con una estadística de mayor confiabilidad. Actualmente se ha establecido contacto con Productores en el Ejido “La Mocha” del municipio de Cortazar, Gto., con el Módulo de Riego de Huanímaro, Gto., y con la Unión de Ejidos “Miguel Hidalgo” ; con quienes se pretende iniciar la transferencia del sistema de información. Esto implica el diseño de un programa de capacitación a hijos de productores y/o asesores técnicos, quienes serán los encargados de llevar a cabo los muestreos de campo y participar en el análisis y procesamiento de los datos, necesarios para el funcionamiento de este sistema. Ejido “La Mocha”, Cortazar, Gto. Predicción de Cosechas Guanajuato 2002

14. PROGRAMA DE PREDICCION DE COSECHAS EN GUANAJUATO BECARIOS Area de Sistemas: Ing. Humberto Pérez Acevedo M.C. Danahé Cortés Velasco Monitoreo de Campo (Maíz y Trigo): Ing. Salvador Salgado Carmona Ing. Antonio Pérez Morales Monitoreo de Campo (Sorgo y Cebada) Ing. Isaias Villegas Palomo Ing. Jorge Valente Velez Granados INVESTIGADORES RESPONSABLES M.C. Juan Angel Quijano Carranza M.C. Roberto Paredes Melesio Campo Experimental Bajio. Km. 6.5 carr Celaya-San Miguel de Allende C.P. 38010 Celaya, Gto., Tel. (461) 6-11-53-23 ext 120. aquijano@celaya.podernet.com.mx; rparedes@celaya.podernet.com.mx